| 연구목표 |
1차년 연구성과를 기반으로o 만성질환자의 요구를 반영한 맞춤형의 추가 코호트를 구축하고o AI 딥러닝의 맞춤형의 건강관리와 합병증 위험군 평가의 성능을 고도화(포커스 그룹 및 1차 임상유효성 결과 적용, 비정형데이터 정련) 개발하고,o 만성질환 정보서비스 콘텐츠 200종 추가 개발과 정보화시스템 (관리자시스템, 사용자 앱)을 고도화 개발하여 o 실제 상용화... |
| 연구내용 |
o 딥러닝 추론엔진 고도화 : 엔진 최적화를 통해 서버당 최대 채널 수 확보o 1차년 성과분석과 전문가 피드백에 기반한 서비스 고도화 실시o 만성질환자를 위한 정보 공유 앱 추가 개발 : 맞춤형 건강관리 서비스구현o 웹 등록 플랫폼 시스템을 공유하여 의료기관에서 모집된 연구 대상자의 임상시험 적절성 여부 판단과 기저선 평가를 시행하고, 데이터의 적절성과 개... |
| 기대효과 |
o 만성질환 보건의료 빅데이터를 이용하여 만성질환자의 건강위험에 대한 표준적인 관리 프로세스를 확보o 건강관리 과정에서 복약등의 원인으로 신체상태 변화에 대한 전문적인 정보와 전문의 참여의 체계적인 관리 프로세스 적용으로 맞춤형의 건강관리가 가능하며, 건강 위험군에 대한 자동화된 선별과 관리가 가능해짐o 보건복지부 커뮤니티케어와 지자체의 돌봄 SOS 사업의... |
| 키워드 |
만성질환,코호트,건강관리,위험군선별,유병장수 |